Neural correlates of body size estimation: A systematic review and narrative synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Inaccurate body size estimation (BSE), the discrepancy between an individual's actual and perceived body size and shape, is observed not only in clinical conditions like eating disorders and body dysmorphic disorder but also in healthy individuals. Understanding the neural mechanisms that support BSE is timely, given growing interest in perceptual biases and their potential relevance for identifying mechanisms that may be disrupted in clinical populations. However, the field has an incomplete understanding of brain systems functionally involved in BSE ability. To address this, we performed a systematic review, accompanied by a narrative synthesis, to identify brain regions associated with BSE across studies of healthy individuals. Studies using functional neuroimaging were selected if they elicited BSE with a task, contrasted BSE with a control task, and used whole-brain analyses (rather than being restricted to a priori regions of interest). This yielded a set of nine functional magnetic resonance imaging papers. There is relatively consistent involvement of ventral (fusiform/occipitotemporal regions) and dorsal (intraparietal areas) visual pathways, and discrete regions of the prefrontal cortex, suggesting recurring engagement of perceptual and higher-order cognitive systems during BSE. However, current knowledge is limited by the small number and heterogeneity of available studies. We identify both consistent and variable neural correlates of BSE, offering refined targets for future investigations of BSE in clinical populations. Based on these findings, we additionally provide specific suggestions for improving neuroimaging task design for future studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».